Le web scraping avec R : le guide complet étape par étape

Le langage de programmation R : une brève définition

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Avant de passer à la partie principale du web scraping en R, il est important d'acquérir quelques connaissances sur la programmation en R. R est un langage de programmation open source bien connu qui permet d'extraire des données facilement et efficacement. Il a été présenté pour la première fois en 1993 et s'est transformé en plateforme open source dès 1995.

« R » a également connu sa toute première version bêta en 2000, conçue par Robert Gentleman et Ross Ihaka. Le langage R a été principalement créé pour transposer fidèlement et rapidement toutes les idées en logiciels. Étant l’un des langages de programmation les plus répandus, « R » est bien connu de tous les data scientists, et voici quelques-uns des cas d’utilisation les plus courants de cet outil de scraping de données :

• Apprentissage automatique
• Secteur bancaire
• Commerce électronique
• Finance
• Divers autres secteurs qui exploitent d'énormes quantités de données.

Comparé à SPSS et SAS, R est considéré comme un outil d'analyse largement utilisé. Il bénéficie d'un support technique et d'une communauté active comptant environ 2 millions d'utilisateurs. En examinant d'autres entreprises qui utilisent R pour l'extraction de données et la manière dont elles s'y prennent, vous constaterez ce qui suit :

• Trulia - Prédire tous les prix de l'immobilier ainsi que les taux de criminalité locaux
• Facebook - Mise à jour du statut et du graphe du réseau social
• Foursquare - Utilisation pour le moteur de recommandations
• Google : prédire l'activité économique et améliorer l'efficacité de la publicité en ligne.

Pourtant, comparé à d'autres langages, « R » est actuellement en concurrence avec Python. En effet, ces deux langages disposent de communautés actives et proposent des outils de scraping web. Mais vous verrez certainement la différence lorsque vous examinerez le public cible. Python offre une syntaxe facile à apprendre ainsi que des fonctionnalités de premier ordre.

Bien que l'utilisation de R pour le web scraping d'une page web puisse sembler assez intimidante au premier abord, ce langage reste axé sur l'analyse statistique. Il offre également un ensemble complet d'outils intégrés de visualisation et d'analyse des données, ce qui facilite considérablement le travail de web scraping, car il s'agit de projets nécessitant une quantité massive de données.

Web scraping en R : points importants à garder à l'esprit

Lorsque vous décidez de vous lancer dans le web scraping avec R, il y a certains points que vous devez bien comprendre.

• Comprendre les principes fondamentaux du web scraping et du HTML

Pour le web scraping avec R, vous devez d'abord apprendre et comprendre les principes fondamentaux du web scraping et du HTML. Vous devez apprendre à accéder au code HTML via le navigateur et vous familiariser avec tous les concepts sous-jacents du HTML et des langages de balisage. Cela vous mettra assurément sur la bonne voie pour extraire des données.

Une fois ces bases acquises, le scraping avec R deviendra beaucoup plus facile que vous ne le pensez. Voici les éléments suivants qui vous aideront dans votre travail de scraping Web avec R.

• Notions de base du HTML

Depuis qu'elle a été proposée pour la première fois par Tim Berners-Lee à la fin des années 80, l'idée d'une plateforme de documents [le World Wide Web] reliés entre eux via le HTML constitue le fondement de chaque page web et du web lui-même. Lorsque vous saisissez l'adresse d'un site dans le navigateur, celui-ci télécharge et affiche la page.

Mais comment procéder exactement au web scraping avec R ? Eh bien, avant toute chose, vous devez d'abord comprendre comment la page web est structurée et de quoi elle est composée. Vous constaterez qu'une page web présente de belles images et des couleurs attrayantes, mais que le document HTML sous-jacent est de nature essentiellement textuelle.

Le document HTML est la représentation technique d'une page web, car il indique aux navigateurs quels éléments HTML afficher et comment les afficher exactement. Le document HTML est un élément que vous devez analyser et comprendre si vous souhaitez extraire avec succès des données d'une page web.

• Balises et éléments HTML

Lorsque vous examinez le code HTML, vous rencontrerez des éléments tels que <title>, </title>, <body>, </body>, et bien d’autres encore. On les appelle des balises HTML ; ce sont des marqueurs spéciaux dans le document HTML. Toutes ces balises ont une fonction importante, et chacune d’entre elles est interprétée différemment par le navigateur web.

Par exemple, « <title> » fournit au navigateur le titre de la page Web, tandis que « <body> » lui fournit le contenu principal de la page. De plus, les balises sont généralement des marqueurs d'ouverture et de fermeture qui contiennent du contenu entre elles, ou bien elles se ferment d'elles-mêmes. Mais le type de structure qui s'ensuit dépend fortement du cas d'utilisation et du type de balise.

Les balises sont également accompagnées d’attributs qui fournissent des données et des informations HTML supplémentaires pertinentes pour la balise HTML à laquelle elles appartiennent. Une fois que vous aurez acquis une bonne connaissance du concept principal du fichier HTML, des tableaux HTML, de l’arborescence du document, des balises et des éléments HTML spécifiques, toutes les parties qui vous intéressent vous paraîtront beaucoup plus claires.

Alors, quelle est la principale conclusion à retenir ici ? Eh bien, la page HTML est considérée comme un format structuré associé à une hiérarchie de balises, que le robot d'indexation utilisera dans le projet de web scraping pour extraire toutes les informations nécessaires.

• Analyser une page Web avec le langage R

Il est maintenant temps de procéder au web scraping d'une page web cible avec R. N'oubliez pas une chose : vous ne ferez qu'effleurer la surface du contenu HTML ; vous n'extrairez donc pas les tableaux de données, mais afficherez simplement le code HTML complet.

Ainsi, si vous souhaitez extraire tous les éléments d'une page Web et vérifier leur apparence, vous devez utiliser redLines() pour cartographier toutes les lignes du contenu HTML dans un environnement de développement afin d'en produire une représentation.

Vous devez maintenant afficher « flat_html », et la console R vous montrera les résultats dont vous avez besoin, qui ressembleront à ceci :

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Gardez bien une chose à l'esprit : le scraping de sites web se fait uniquement pour le plaisir, et tous les experts en science des données en sont bien conscients. Ce sera sans aucun doute une expérience passionnante, et vous pouvez facilement extraire plusieurs pages d'un site web, comme le site IMDB, sur votre système d'exploitation.

Que vous extraiez la première page ou une seule page d’un site web, si vous le faites correctement, l’opération sera réussie. Même si l’extraction de fichiers HTML peut vous donner un résultat impressionnant, il ne s’agit pas d’un document HTML. En effet, la fonction redLines() lit correctement le document mais ne tient pas compte de sa structure.

Mais il ne s'agit là que d'une illustration pour vous montrer à quoi ressemble exactement le scraping de navigateurs web via la méthode de scraping web en R. Le code réel sera bien plus complexe. Il existe toutefois une liste de bibliothèques disponibles qui simplifieront considérablement le travail de scraping web en R.

Découvrir le CSS

Tout comme le HTML fournit la structure des URL et le contenu de la page web, les sélecteurs CSS fournissent des informations sur la manière dont la page web doit être mise en forme. Sans les sélecteurs CSS, la page web apparaîtrait assez sobre. En matière de mise en forme, on fait référence à un large éventail d'éléments et non à un seul élément.

La mise en forme peut concerner la couleur des éléments HTML ou leur positionnement. Tout comme le HTML, le champ d'application des sélecteurs CSS est si vaste qu'il est impossible de couvrir tous les concepts du langage. Mais avant de vous lancer dans le scraping avec R, vous devriez en savoir plus sur les ID et les classes. Dans cette section, nous allons nous intéresser aux classes.

Lorsque vous créez des sites web dans un environnement de développement intégré, vous souhaitez vous assurer que tous les composants similaires du site web ont le même aspect. Par exemple, vous pourriez avoir des éléments qui apparaissent dans une liste, et tous devraient avoir la même couleur, à savoir le rouge.

Pour ce faire, vous devez insérer le sélecteur CSS contenant les informations de couleur dans toutes les lignes de la balise HTML du texte. Voici comment procéder :

<p style= "color:red" >Texte 1</p>

<p style= "color:red" >Texte 2</p>

<p style= "color:red" >Texte 3</p>

Ici, le texte de style indique que vous essayez d'appliquer un sélecteur CSS aux balises <P>. Entre les guillemets, vous trouverez la paire clé-valeur appelée « color:red ». La couleur fait référence à la couleur du texte présent dans les balises <p>, et le rouge définit exactement quelle doit être la nuance.

La bibliothèque RVest

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Tout comme pour le sélecteur CSS, vous devez également bien comprendre le package rvest, qui est un package R important pour le web scraping. La bibliothèque rvest, maintenue par le célèbre Hadley Wickham, est une bibliothèque spécifique qui permet à tous les utilisateurs de collecter ou d'extraire des ensembles de données à partir de pages web. La bibliothèque rvest est une bibliothèque tidyverse qui fonctionne parfaitement avec toutes les autres bibliothèques présentes dans un bundle. Le package rvest s'inspirerait de la bibliothèque de web scraping de Python appelée Beautiful Soup.

Utilisation d'un logiciel d'API de web scraping : en quoi cela vous aidera-t-il exactement ?

Vous savez bien que pour obtenir les données stockées sur différents sites web, il est indispensable de disposer d'un outil de web scraping adapté. Cela facilitera non seulement l'analyse ultérieure, mais accélérera considérablement le travail de web scraping. En matière d'outils de web scraping, Web Scraping API est actuellement l'un des meilleurs du marché.

Le logiciel est disponible en versions payante et gratuite et fonctionne parfaitement sur divers navigateurs, y compris Google Chrome. Pour les scénarios courants de web scraping tels que « extraire des données de Wikipédia avec R » ou « télécharger des fichiers via FTP avec R », vous pouvez utiliser ce logiciel.

Plus de 10 000 entreprises utilisent WebScrapingAPI pour extraire plus de 50 millions de données chaque mois. Le logiciel est conçu avec une technologie de pointe qui garantit le chargement des cibles en quelques secondes et vous fournit une réponse API instantanée.

Vous pouvez également effectuer une analyse de sentiment et un rendu JavaScript, et le logiciel est équipé d'une fonctionnalité de détection anti-bot. De plus, le logiciel est doté d'une fonctionnalité de rotation de proxys, qui gère tous les proxys et effectue la rotation automatiquement.

Avantages : 

• C'est simple et facile
• Le processus d'inscription est simple
• Il est fourni avec l'API Amazon Scraper
• Les entreprises peuvent utiliser cet outil pour comparer les prix, collecter des données financières, générer des prospects, etc.

Inconvénients :

• C'est un outil payant

Extraire des données de sites web avec l'API de web scraping

Internet regorge de nombreux ensembles de données que les utilisateurs peuvent exploiter pour leurs projets personnels. Dans certains cas, il est facile d'accéder à une API et d'extraire les données via R. Mais cela n'est pas toujours possible, et les données obtenues ne sont pas toujours au format souhaité. C'est là que le web scraping entre en jeu.

Cette technique vous aidera à obtenir les données que vous souhaitez analyser en les recherchant dans le code HTML du site. Mais pour effectuer le scraping, vous avez besoin d'un outil adapté, tel que l'API de Web Scraping, pour mener à bien cette tâche. Il s'agit d'un logiciel efficace utilisé par de nombreuses entreprises et qui accélère le Web scraping de trois fois.

Il dispose d'un excellent service client, et la section « Tarifs » vous permettra de choisir la formule qui correspond à votre budget.

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